오늘은 저번에 못 본 9강을 전부 봤다. 저번에는 AlexNet을 배웠고, 오늘은 VGG, GoogLeNet, ResNet을 배웠다. 1. VGG - 매우 심플하고 딥한 모델이다. - 16 혹은 19층을 쌓았다. - 3x3 CONV stride 1, pad 1 and 2x2 MAX POOL stride 2를 사용했다. - 3x3을 쓰면서 7x7 필터를 쓰는 효과를 얻으면서 더 적은 파라미터를 만들어 계산비용을 줄였다. 2. GoogLeNet - 22개의 층을 가진다. - 인셉션 모듈을 가지고 있다. - 단지 5만개 파라미터만 가진다. (AlexNet에 비해 12배 적다) - 인셉션 모듈은 Multiple receptive field sizes for convolution (1x1, 3x3, 5x5), P..